Отрывок: Поэтому N∑ k=1 ∂Sρ ∂zk = N. Если lim |r|→∞ ρ(r)/|r| = 1, то определенный здесь метод суммирования можно рассматривать как гладкий вариант WS. Теперь можно рассмотреть следующую задачу минимизации целевой функции Q(w) = 1 N Sρ{`1(w), . . . , `N (w)} Науки о данных З.М. Шибзухов и др. IV Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2018) 2848 0 100 200 300 4...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Шибзухов, З.М. | - |
dc.contributor.author | Казаков, М.А. | - |
dc.contributor.author | Димитриченко, Д.П. | - |
dc.contributor.author | Shibzukhov, Z. | - |
dc.contributor.author | Kazakov, M. | - |
dc.contributor.author | Dimitrichenko, D. | - |
dc.date.accessioned | 2018-05-18 11:14:01 | - |
dc.date.available | 2018-05-18 11:14:01 | - |
dc.date.issued | 2018 | - |
dc.identifier | Dspace\SGAU\20180517\69480 | ru |
dc.identifier.citation | Шибзухов З.М. Минимизации некоторых робастных сумм параметризованных функций / Шибзухов З.М., Казаков М.А., Димитриченко Д.П. // Сборник трудов IV международной конференции и молодежной школы «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2018) - Самара: Новая техника, 2018. - С.2845-2851 | ru |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Minimizacii-nekotoryh-robastnyh-summ-parametrizovannyh-funkcii-69480 | - |
dc.description.abstract | Рассматривается робастный подход к построению алгоритмов машинного обучения, основанный на минимизации робастных конечных сумм параметризованных функций. Он основывается на применении конечных робастных дифференцируемых агрегирующих функций суммирования, которые являются устойчивыми по отношению к выбросам. The problem of minimization of robust sums of parametric loss functions that arise when solving problems of classification and regression in the presence of a large number of outliers is considered. An iteratively reweighted method of minimizing empirical risk is proposed to search for parameters that minimize robust sum of parametric loss functions. | ru |
dc.description.sponsorship | Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ 18–01–03381. | ru |
dc.language.iso | en | ru |
dc.publisher | Новая техника | ru |
dc.subject | machine learning | ru |
dc.subject | loss function | ru |
dc.subject | robust regression | ru |
dc.title | Минимизации некоторых робастных сумм параметризованных функций | ru |
dc.title.alternative | Minimization of robust sum of loss functions | ru |
dc.type | Article | ru |
dc.textpart | Поэтому N∑ k=1 ∂Sρ ∂zk = N. Если lim |r|→∞ ρ(r)/|r| = 1, то определенный здесь метод суммирования можно рассматривать как гладкий вариант WS. Теперь можно рассмотреть следующую задачу минимизации целевой функции Q(w) = 1 N Sρ{`1(w), . . . , `N (w)} Науки о данных З.М. Шибзухов и др. IV Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2018) 2848 0 100 200 300 4... | - |
Располагается в коллекциях: | Информационные технологии и нанотехнологии |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
paper_383.pdf | 1.01 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.